馬斯克拿X用戶數據訓練AI!還要收集學經歷、生物識別,打算做什麼?
馬斯克拿X用戶數據訓練AI!還要收集學經歷、生物識別,打算做什麼?

最近兩天,X(原名Twitter,推特)突然更新了隱私政策,在2.1條例中,X明確寫道:

我們可能會使用收集到的訊息和公開可用的訊息來幫助訓練我們的機器學習或人工智慧模型。(We may use the information we collect and publicly available information to help train our machine learning or artificial intelligence models for the purposes outlined in this policy.)

這意味著一旦在X上發創作內容,就意味著同意了馬斯克可以將內容拿去餵AI。

除了這一條可拿用戶數據免費訓練AI 模型的條例外,新版隱私政策還提出:將從9月29日開始收集用戶的生物識別數據、工作和教育訊息。如果用戶同意,X會出於安全等目的收集用戶的生物識別訊息,讓帳號更加安全。

事實上,馬斯克前不久還威脅微軟,要起訴它用X的數據訓練AI,更是在ChatGPT剛上線一個月,就違背了收購推特之前簽署的合同,關閉了OpenAI對Twitter數據firehose的訪問權限。

馬斯克現在是X的實際控制人,其積極擁抱AI的做法和他所宣言的AI威脅論顯然格格不入。他曾一度反對AI發展,也曾在《暫停大型人工智慧研究》的公開信上簽字,並不止一次在公開場合宣揚AI威脅論。

但行動上,卻在美國內華達州成立了一家名為X.AI的人工智慧(AI)公司,旨在與聊天機器人ChatGPT的開發公司Open AI展開競爭。

換句話說,儘管視AI為洪水猛獸,馬斯克從未停止過對AI方面的投資、研發。當下知名的AI公司OpenAI和DeepMind的融資歷程中均有馬斯克的足跡。

馬斯克的人工智慧公司擁有X獨家數據

X 隱私條款的這一更新最終有利於馬斯克今年四月推出的人工智慧公司xAI。

雖然xAI主要致力於利用AI研究宇宙的本質,但馬斯克也明確表示,公司將像OpenAI一樣,為普通消費者和企業推出AI服務。

這其中包括開發大規模的AI模型,這類模型對數據的質量和數量有很高的要求,理想情況下,這些數據應該是無版權的。

Twitter有能力生成這種高質量的數據,並可能獨家提供給xAI使用。值得一提的是,Meta公司也通過其社交媒體平台提供數據,用於訓練自家的AI模型。

自從馬斯克接手Twitter後,他一方面致力於防止數據被輕易地從平台上流出,另一方面也在改善平台上數據的質量。

比如說,他已經取消了對Twitter API的免費使用權限,轉而推出了多種收費套餐,其價格從每月100美元至5000美元不等,而針對企業用戶的套餐起價更是高達每月42,000美元。

延伸閱讀:馬斯克祭推特「看文上限」,副作用馬上發酵? 一天內Google搜尋曝光量暴跌三成

馬斯克還為那些願意付費並專門在Twitter平台上發布內容的高影響力用戶提供獎勵,這些通常不包括是機器人帳戶。為了獲取更多的曝光度,這些用戶可能會減少引用開放網路的連結或其他來源。

同時,馬斯克也激勵優秀的內容創作者,方式是與他們分享由其內容所帶來的廣告收益。比如,他向記者承諾,如果他們直接在Twitter上發布文章,將會擁有更多的寫作自由和更高的收入。

對此,有外國網友評論:「他真實的意圖是,請在X平台上發布獨家內容,為我們的模型訓練提供素材!」

向LinkedIn發出挑戰!將提供求職求才服務

X(推特)自身並沒有公開展示AI方面的野心,但馬斯克卻有。xAI的公司號稱探尋宇宙的真實本質,而恰好用戶的生物識別數據和其他相關訊息適用於支持這一高遠的目標。

xAI的主頁也明確提到,它將與X進行密切合作,共同推進其宏偉任務。

其實,馬斯克還有其他計劃。他近期宣布,將推出一個與LinkedIn競爭的平台。他形容LinkedIn為「令人尷尬」,而X的版本則會很「酷」。這解釋了為什麽X會開始收集用戶的工作和教育訊息。

此外,一些經認證的組織已經開始在平台上發布職位訊息,而X也計劃進一步開放這項功能。馬斯克早在5月就暗示過這點,並隨後收購了一家求職匹配的科技公司Laski。

據悉,這些用戶的數據除了用於推薦職位,收集的這些個人訊息也可能用於精準廣告推送。

還有一種可能是X會出售用戶數據以獲取收入。雖然目前沒有明確證據表明這一點,但在社交媒體行業,這算是一種常見的做法。值得注意的是,在過去,Twitter主要是使用收集的用戶數據來提升自身的服務質量,而並沒有將數據用於第三方。

X.AI成員一半是華人

人工智慧公司x.AI是7月12日成立的。公司官網顯示,x.AI團隊由馬斯克領導,成員來自DeepMind、OpenAI、Google Research、Microsoft Research、特斯拉以及多倫多大學。

目前官網顯示創始團隊成員目前共有 12 個人,以及一位顧問 Dan Hendrycks。

這些關鍵團隊成員已經在人工智慧研究和開發的最前線做出突出貢獻。例如,Jimmy Ba是多倫多大學的助理教授,曾師從著名的人工智慧先驅Geoffrey Hinton,後者在辭職前一直領導著谷歌的人工智慧計劃。Christian Szegedy作為谷歌的研究科學家,多年來一直從事人工智慧核心項目的研究工作。

而在這 12 位創始團隊成員中,有 5 位是華人。Greg Yang(楊格)是 xAI 的聯合創辦人,其大學時期的導師是丘成桐教授,之前是微軟研究院的數學家和人工智慧研究員。2018 年還曾獲得大學生數學領域最高榮譽 Morgan Prize。

Yuhuai(Tony)Wu之前分別在OpenAI 和 DeepMind 都待過,在多倫多大學完成了博士學位,後在史丹佛大學完成了博士後工作。

張國棟(Guodong Zhang)是一名機器學習和人工智慧領域的研究員,之前在微軟亞洲研究院、Google Brain 和 Google DeepMind 都工作過。讀的是浙江大學訊息工程專業,碩士和博士都在多倫多大學。大學階段連續 3 年在 182 個人中排名第一,GPA 按照 100 分算是 92.7,按 4 分算是 3.96,曾獲得中國大學生數學建模競賽一等獎。

戴子航(Zihang Dai)工作經歷之前分別在網易投資部、百度深度學習研究院、百度美國以及Google,最近的工作和 Yuhuai(Tony)Wu 一樣,都在 Google 的 RS 團隊。

Jimmy Ba是多倫多大學計算機科學助理教授, 2015年發表神·論文《Adam: A Method for Stochastic Optimization》,其博士畢業於多倫多大學,師從 Geoffrey Hinton、Brendan Frey 和 Ruslan Salakhutdinov。他的長期研究目標是構建具有類似人類效率和適應性的通用問題解決機器,其研究興趣集中於深度神經網路的高效學習算法的開發。

顯然,有最強腦力加持,加上推特天然的數據優勢:「推特上有大量多模態數據,包括對話文本、圖像和不斷增長的長影片。」 xAI 真的能夠打造出 AI 護城河,培育出無與倫比的 AI 競爭優勢。

目前,xAI除了和推特合作外,馬斯克稱x.AI將會與特斯拉在晶片方面合作,也許在AI軟體方面也會合作,總之會對特斯拉加快自動駕駛能力的發展將有互利作用。

延伸閱讀:馬斯克砸重金招人,成立xAI想做什麼?晚來的他有何信心取代OpenAI、Google?

本文授權轉載自:36氪

責任編輯:蘇祐萱

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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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